函数原型

void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 ) const;

函数描述

把一个矩阵从一种数据类型转换到另一种数据类型，同时可以带上缩放因子和增量，公式如下：

m(x,y) = saturate_cast(alpha * (*this) (x,y) + beta);

由于有数据类型的转换，所以需要用saturate_cast来处理数据的溢出。

参数解释

m       – 目标矩阵。如果m在运算前没有合适的尺寸或类型，将被重新分配。

rtype – 目标矩阵的类型。因为目标矩阵的通道数与源矩阵一样，所以rtype也可以看做是目标矩阵的位深度。如果rtype为负值，目标矩阵和源矩阵将使用同样的类型。

alpha – 尺度变换因子（可选）。默认值是1。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha。

beta   – 附加到尺度变换后的值上的偏移量（可选）。默认值是0。即把原矩阵中的每一个元素都乘以alpha，再加上beta。

示例说明 

在应用分水岭算法分割图像时，标记图像为32位有符号整型CV_32S变量（以便定义超过255个标签，每个值标记一类物体，如255标记目标，128标记背景，0标记未知等等）构成的矩阵markers，想要将标记图像显示出来必须转换其数据类型。

markers.convertTo(tmp,CV_8U,255,255);

将矩阵markers转换为CV_8U类型的矩阵tmp：tmp(x,y)= markers(x,y)*255+255.这样，将图像做线性变换，使值为-1的像素变为0（-1*255+255=0）。值大于255的像素将赋值为255，这是因为CV32S转换为无符号CV_8U时，应用了饱和度运算。具体应用参看分水岭算法的相关博文。